首先介绍了常用的车辆定位技术：全球卫星定位系统(GPS)和航位推算法(DR)，并分析各自的优缺点，然后提出用卡尔曼滤波(Kalman Filter)技术来实现GPS和惯性传感器的融合和集成的组合定位．最后给出了现场测试的结果，证明方法的有效性．

基于惯性传感器的人体动作分析与识别，孙文秀，邓芳，进入21世纪后，人们的生活质量得到不断完善，人们对关于身体各个方面问题也愈加关注，因此，科研人员在人体运动方面的研究也更加�

sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。

数据融合matlab代码使用深度和惯性传感器的深度多级多模式（M2）融合进行人体动作识别的数据集和代码（最新发表在IEEE传感器杂志上） 从链接下载数据集： ImageFolders_KinectV2Dataset文件夹具有与Kinect V2数据集相关的所有图像。 要在Matlab上运行代码，请将文件夹“ ImageFolders_KinectV2Dataset”的所有子文件夹和matlab文件放置在同一Matlab的工作目录中。 运行Matlab文件“ FirstDeepFusionFramework.m”，以查看有关Kinect V2数据集上First融合框架准确性的结果。 类似地，运行Matlab文件“ ThirdDeepFusionFramework”，以查看有关Kinect V2数据集上的Third融合框架准确性的结果。 名称为“ XONet”的Matlab文件在Kinect V2数据集的图像文件夹上经过训练的CNN模型。 Inertial2SignalImages.m将原始惯性数据转换为图像。 引文 如果您发现提出的工作和对您的研究有用的代码，请引用以下论文。 @arti

1、读出给定的6维惯性传感器信号，并分别画出六个轴的信号波形；2、用M点（M分别取值3、5、8）滑动平均滤波器对输入的6维惯性传感器信号进行滤波，绘出滤波后信号的波形；观察并分析M值对输出波形的影响；并绘出该滑动滤波器传输函数的零极点图；

上位机是实现四元数、欧拉角数据显示。可以进行(磁力计校准、加速度校准等)

六轴惯性传感器行业调研摘要

2021-2027全球与中国MEMS惯性传感器市场现状及未来发展趋势.docx

imu_comparison_data：论文的数据和代码基于惯性传感器的运动跟踪方法调查：以上肢人类运动为重点

选型表：MEMS惯性传感器